用ID替换另一个数据框中的值

Question

我有两个数据框：

as1 <- data.frame(ID = c(1,2,3,4,5,6),
                  pID = c(21,22,23,24,25,26),
                  Values = c(435,33,45,NA, NA,12))
as2 <- data.frame(ID = c(4,5),
                  pid = c(24,25),
                  Values = c(544, 676))

我需要通过匹配ID和pID将as1中的NA值替换为as2中的NA值

我需要获取结果数据框架为：

  resultdf
    ID pID Values
    1  1  21    435
    2  2  22     33
    3  3  23     45
    4  4  24    544
    5  5  25    676
    6  6  26     12

我尝试先做子集，然后na.omit()再执行rbind...但是我丢失了索引。

Answer 1

或者另一个选择是data.table

library(data.table)
setDT(as1)[as2, Values := i.Values , on =.(ID, pid)]
as1
#    ID pid Values
#1:  1  21    435
#2:  2  22     33
#3:  3  23     45
#4:  4  24    544
#5:  5  25    676
#6:  6  26     12

Answer 2

用dplyr图书馆试试。首先连接两个表，然后用值而不是创建新列NA：

library("dplyr")

as1 <- data.frame(ID = c(1,2,3,4,5,6), pid = c(21,22,23,24,25,26),Values = c(435,33,45,NA, NA,12))
as2 <- data.frame(ID = c(4,5),pid = c(24,25), Values = c(544, 676))

left_join(as1, as2, by = c("ID", "pid")) %>% 
    mutate(Values = ifelse(is.na(Values.x), Values.y, Values.x)) %>% 
    select(ID, pid, Values)

# ID pid Values
# 1  1  21    435
# 2  2  22     33
# 3  3  23     45
# 4  4  24    544
# 5  5  25    676
# 6  6  26     12

Answer 3

这是两个基本的R解决方案。

首先，使用match“ ID”中的as1选择“值”的元素以填写：

as1$Values[match(as2$ID, as1$ID)] <- as2$Values

as1
  ID pID Values
1  1  21    435
2  2  22     33
3  3  23     45
4  4  24    544
5  5  25    676
6  6  26     12

仅当ID是两个数据集的真实ID时才有效（即pid是“无关”）。其次，在还需要pid的情况下，可以如下使用merge并“折叠”两个值列：

df <- merge(as1, as2, by.x=c("ID", "pID"), by.y=c("ID", "pid"), all=TRUE)

这将产生一个具有两个值列的四列数据帧。使用以下命令将这些折叠到单个列中ifelse：

df <- cbind(df[c(1,2)], "Values"=with(df, ifelse(is.na(Values.y), Values.x, Values.y)))

df
  ID pID Values
1  1  21    435
2  2  22     33
3  3  23     45
4  4  24    544
5  5  25    676
6  6  26     12

Answer 4

按照 Marta 的dplyr解决方案，我们可以使用coalesce代替合并合并的Value.x和Value.y：

library(dplyr)
res <- as1 %>% left_join(as2, by = c("ID", "pID"="pid")) %>%
               mutate(Values=coalesce(Values.x,Values.y)) %>%
               select(-Values.x,-Values.y)
##  ID pID Values
##1  1  21    435
##2  2  22     33
##3  3  23     45
##4  4  24    544
##5  5  25    676
##6  6  26     12

还要注意用于by参数的语法left_join。在这里，我们ID通过pIDforas1和pidfor加入as2。